Qu'est-ce que l'annotation d'image ? Types, cas d'utilisation et plus

Que ce soit dans l'industrie B2B ou B2C, la course pour progresser dans le domaine de l'intelligence artificielle est en effervescence avec des techniques de vision par ordinateur comme l'annotation d'images. Plus les marques décident de travailler avec des modèles avancés d'apprentissage automatique et de les entraîner sur des visuels et des graphiques, plus leur processus d'annotation d'images sera précis. Marquant un changement par rapport aux problèmes de stockage traditionnels de l'apprentissage automatique, à la complexité des données et à l'incompatibilité des données, l'annotation d'images repose sur des ensembles d'images pré-entraînés et une formation efficace des modèles pour étiqueter les images. Les marques ont commencé à mettre en œuvre des services d'annotation d'images via des logiciels de reconnaissance d'images pour imiter la vision humaine dans les produits et construire des inventions auto-assistées comme Tesla ou Waymo. Mais, pour revenir aux bases de l'annotation d'images, nous devons d'abord revenir à la planche à dessin. Qu'est-ce que l'annotation d'images ? L'annotation d'images divise une image ou un scénario réel en blocs spécifiques et étiquette et tague les objets à l'intérieur de ces blocs. Une fois que tous les objets sont étiquetés, cette image est utilisée comme partie de l'ensemble de données d'entraînement pour que l'algorithme puisse classer et détecter des objets dans des images nouvelles et inédites. Une fois cela terminé, le modèle en cours d'entraînement traite l'information afin qu'il puisse reproduire ces annotations sans supervision humaine à l'avenir. Les étiquettes fournissent des informations descriptives sur ce qui se passe dans l'image, aidant la machine à se concentrer sur les parties les plus importantes du visuel. Cela augmente la précision et la justesse des annotations futures. Les annotations d'images sont considérées comme la base standard pour l'entraînement des modèles d'IA. Il est vital de bien les réaliser dès le départ car toute erreur commise à ce stade précoce sera reproduite une fois que la machine prendra en charge le traitement. Annotation d'images vs segmentation d'images vs classification d'images L'annotation d'images examine une image globale et crée des étiquettes basées sur ce qu'elle voit dans le visuel, en s'appuyant sur les ensembles de données pré-entraînés comme références. Elle étiquette chaque objet ou élément préconçu comme une partie de l'ensemble de données d'entraînement ou du pipeline d'entraînement afin que l'algorithme d'apprentissage automatique soit certain lors des prédictions futures. L'annotation d'images est utilisée dans la détection d'objets, la perception des véhicules, le traitement d'images, la reconstruction de scènes, etc. La segmentation d'images divise les images en ensembles distincts de pixels ou segments d'images pour aider la machine à mieux comprendre ce qui se passe dans l'image. Elle analyse les caractéristiques des régions, les pixels des objets, les vecteurs et la couleur et l'intensité avec des boîtes de délimitation, puis prédit les composants de l'image ou les caractéristiques extérieures de l'image comme une catégorie classifiée génériquement. Dans la segmentation d'images, les modèles sont entraînés à évaluer les données au niveau des pixels plutôt qu'à un niveau plus large et réduit. La classification d'images est un type de reconnaissance de motifs en vision par ordinateur qui analyse la posture, les points nodaux clés, et les caractéristiques vectorielles ou faciales pour déterminer la catégorie d'un objet. Elle crée une version réduite et étudie les motifs ou styles communs dans l'image. L'image est ensuite comparée à un modèle similaire de l'ensemble de données sous-jacent d'apprentissage automatique pour arriver à une conclusion particulière. La classification d'images est une forme contextuelle de reconnaissance d'objets et est utilisée dans les domaines de l'imagerie générée par ordinateur, des arts et des sciences humaines, de la sécurité et de la surveillance, et plus encore. Types d'annotation d'images Il existe quatre principaux types d'annotation d'images, tous travaillant vers différents niveaux de compréhension lors de l'entraînement du modèle d'IA. Ce sont : Classification. Ce type d'annotation prend une vue d'ensemble de l'image et lui attribue une étiquette basée sur la vue d'ensemble. Identifier et catégoriser la classe de l'image, plutôt que des éléments spécifiques à l'intérieur de l'image, est un point de départ important. Le processus peut également être connu sous le nom de tagging. Par exemple, un annotateur pourrait étiqueter une image comme "cuisine" ou "pizza" à ce niveau. Détection d'objets. Ce type d'annotation identifie la présence, l'emplacement et le nombre d'objets dans l'image et les étiquette séparément. Il pourrait y avoir plusieurs objets identiques ou différents objets avec des étiquettes différentes. Les boîtes de délimitation, où l'objet est enfermé dans une boîte numérique pour être étiqueté, sont les moyens les plus courants de dénoter les limites des objets et d'aider à entraîner la machine pour une identification future. Les scans médicaux CT et IRM sont une forme plus complexe de détection d'objets, recherchant des indicateurs d'anomalies dans les scans corporels. Segmentation sémantique. Ce type de segmentation au niveau des pixels identifie les limites entre des objets similaires et les étiquette en conséquence. Les objets dans l'image sont divisés en clusters avec leurs propres étiquettes, séparant ces groupes du reste de l'image. Segmentation d'instance. C'est un niveau de segmentation plus approfondi, où chaque instance d'un objet est identifiée séparément, et les limites sont marquées. Même si des objets similaires sont présents dans l'image, chaque instance sera étiquetée séparément plutôt que comme un groupe plus large, comme le fait la segmentation sémantique. Segmentation panoptique : La segmentation panoptique combine la segmentation sémantique et la segmentation d'instance. Elle décrit la classe de chaque pixel dans l'image, traçant une ligne fine entre les objets individuels (comme les humains ou les voitures) ou les objets naturels (comme les arbres ou le ciel) pour classer précisément les images. Cette approche unifiée la rend viable pour des projets à plus grande échelle dans les tâches d'automatisation automobile ou robotique. Comment fonctionne l'annotation d'images Le type d'annotation requis, la qualité des données d'entrée et le format dans lequel les annotations doivent être stockées influencent tous le fonctionnement de l'annotation d'images. Mais, en général, même les annotations d'images les plus basiques suivent un processus similaire aux modèles d'entraînement les plus complexes. 1. Source de données d'entrée de haute qualité Les modèles d'apprentissage automatique les plus efficacement entraînés ont tous commencé avec des données de haute qualité. Avant d'entrer quoi que ce soit dans le modèle, les données doivent être nettoyées et traitées pour s'assurer que les données de faible qualité ne faussent pas l'entraînement ou n'affectent pas les résultats. Vous pouvez utiliser vos propres ensembles de données à partir d'informations collectées en interne, ou vous pouvez acheter des ensembles de données publics pour commencer à entraîner votre modèle. 2. Déterminer quelles étiquettes doivent être utilisées Selon le type d'annotation d'image que vous souhaitez, vous devrez déterminer quelles catégories d'étiquetage sont nécessaires. Pour la classification d'images, les numéros de classe suffisent car vous ne recherchez qu'une catégorie globale plutôt que des instances spécifiques. Cependant, avec la segmentation ou la détection d'objets, vous devrez être plus précis dans les étiquettes que vous utilisez pour aider la machine à identifier les objets au niveau des pixels. 3. Créer une classe pour chaque objet La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique sont construits autour de données avec un nombre fixe de classes plutôt que de possibilités infinies. Configurez le nombre que vous souhaitez utiliser et leurs noms dès le début du processus pour éviter les doublons plus tard, ou des objets similaires étant étiquetés sous des noms différents. 4. Annoter l'image C'est là que commence le travail d'étiquetage de l'image. Parcourez soigneusement les visuels de votre ensemble de données, en annotant ou en taguant les images au niveau dont vous avez besoin. Fournissez toujours des étiquettes de classe pour chaque objet au stade de l'entraînement pour rendre votre algorithme aussi précis et précis que possible. Lors de l'utilisation de la détection d'objets, assurez-vous que les boîtes de délimitation ou les polygones sont serrés aux limites de l'image pour garder les données précises. 5. Enregistrer l'ensemble de données et l'exporter La façon la plus populaire d'enregistrer et d'exporter des données est sous forme de fichier JSON ou XML. Mais pour les machines d'apprentissage profond, les types de fichiers d'objets communs dans le contexte (COCO) peuvent également être utilisés pour se brancher sur un autre modèle d'IA plus tard sans avoir à convertir le fichier. Avantages de l'annotation d'images Comme pour toute technologie en développement, l'IA prendra du temps pour devenir plus précise et aider les entreprises à accomplir leurs tâches efficacement. La croissance rapide dans ce domaine a signifié que l'annotation d'images par IA apporte de nombreux avantages. Construire des modèles plus précis : Étiqueter correctement les données et annoter minutieusement les données d'entraînement au mieux de vos capacités améliorera la précision du modèle à l'avenir. Cela vous permet d'en faire plus en moins de temps à mesure que vous développez les algorithmes au sein de votre machine. Formation IA rentable : Bien faire le processus d'annotation d'images dès le départ peut économiser beaucoup d'argent et de ressources sur la formation IA à l'avenir. Un étiquetage clair peut empêcher les erreurs d'être commises au stade de l'entraînement, ce qui signifie moins de temps perdu à corriger celles-ci une fois que l'algorithme d'apprentissage automatique prend en charge l'étiquetage sans supervision humaine. Intelligence machine améliorée : L'annotation d'images est la base de la façon dont les machines visuelles IA comprennent et interagissent avec les données qui leur sont présentées. De nombreuses industries l'utilisent maintenant pour alimenter des machines complexes, faisant de l'annotation d'images une partie vitale du processus d'entraînement. Polyvalence : L'annotation d'images nécessite de grands ensembles de données de calcul, ce qui en fait un algorithme polyvalent et rapide pour des tâches diverses comme la reconnaissance faciale, l'étiquetage de données IA, la détection d'objets et plus encore. Elle peut accepter des entrées hétérogènes comme des numéros de carte de crédit, des données de surveillance ou des données de caméra à inclinaison panoramique (PTZ). Facilite l'apprentissage supervisé : Plus l'algorithme d'annotation d'images est exposé à des images inédites, mieux il facilite l'apprentissage supervisé pour étiqueter les données de sortie. Il s'auto-apprend et s'appuie sur de nouvelles connaissances et les utilise pour réentraîner l'algorithme et ajuster les classifications de probabilité s'il rencontre de nouvelles mises en page ou caractéristiques. Améliore la généralisation : Les modèles d'annotation d'images généralisent également certains éléments afin qu'ils déterminent s'ils traitent un scénario réel ou un scénario de nature morte. En étudiant les caractéristiques de fond et en choisissant l'annotation humaine, ces outils améliorent leurs processus de détection et de classification. Défis de l'annotation d'images Bien que l'annotation d'images soit utile pour comprendre et intercepter les données visuelles, elle ne montre pas toujours des prédictions précises. Chronophage : Parce que les ensembles de données d'images sont d'abord étiquetés avec un service d'étiquetage de données ou un annotateur humain, le processus d'étiquetage d'images consomme beaucoup de temps supplémentaire. Annoter de grands ensembles de données est un processus chronophage, gourmand en ressources et en main-d'œuvre et conduit à des erreurs de classification ou des erreurs. Coût élevé : Les services d'annotation d'images sont coûteux en raison de leur cas d'utilisation principal consistant à délimiter les catégories d'images. Étant donné la proéminence de ces outils dans les produits de vision par ordinateur et de détection d'objets, investir dans cela grignoterait la majorité de votre budget IA. Subjectivité : Pendant le processus, l'algorithme peut par erreur catégoriser un nouveau composant avec la même étiquette que celle de l'ensemble de données d'entraînement, alors que le composant pourrait être différent dans le contexte. L'outil ne prend pas en compte la subjectivité ou le scénario d'un composant d'image et transmet les anciennes étiquettes. Problèmes de scalabilité : Étiqueter des images avec des outils d'annotation d'images n'est pas évolutif à l'ensemble des données de l'entreprise. Le modèle d'apprentissage automatique pourrait ne pas se conformer à la nature ou à l'environnement de données de différents ensembles de données. Nécessité d'une expertise : Travailler avec un outil d'annotation d'images nécessite des vues et des idées d'experts d'un développeur d'apprentissage automatique ou d'un data scientist. En dehors d'eux, toute personne travaillant avec un logiciel aussi technique nécessiterait une période de formation. Techniques d'annotation d'images Bien que la vision par ordinateur implique de nombreuses techniques différentes pour étudier et analyser des images et des vidéos statiques, seules quatre d'entre elles sont suivies dans l'annotation d'images. Annotation de boîte de délimitation : La boîte de délimitation est un carré géométrique qui délimite complètement un objet repéré et l'enferme avec des limites. Chaque objet dans l'image a sa propre boîte de délimitation qui regroupe tous les attributs clés pour que l'algorithme étiquette l'objet. Annotation de polygone : Les polygones sont utilisés pour des objets non structurés comme des voitures, des bâtiments, des vélos, des aliments ou de la végétation. Il dessine des polygones précis autour d'objets de forme irrégulière et interprète l'unicité de l'objet pour une classification précise. Annotation de points clés : Les points clés ou l'annotation nodale trace les caractéristiques clés d'un visage pour détecter l'identité de l'individu. L'annotation de points clés est le plus utilisée dans la reconnaissance faciale ou l'embarquement biométrique. Annotation de cuboïde 3D : Cela crée des boîtes de délimitation 3D pour représenter les dimensions de l'objet comme la largeur, la hauteur et la profondeur. Elle est principalement utilisée lors de la fabrication de véhicules autonomes économes en énergie ou de robots. Top 5 des logiciels de reconnaissance d'images en 2025 Cloud Vision API Google Cloud AutoML Vision Amazon Rekognition Syte SmartClick Ce sont les plateformes de reconnaissance d'images les mieux notées du rapport d'hiver 2024 de G2. Cas d'utilisation de l'annotation d'images par IA Notre monde visuel est une partie significative de ce que nous faisons et expérimentons chaque jour, même si nous ne nous en rendons pas compte. Les modèles d'apprentissage automatique ont des applications répandues, avec des annotations d'images de haute qualité étant la force motrice derrière beaucoup d'entre elles, y compris : Véhicules autonomes. L'apprentissage automatique est une partie critique de ce domaine, permettant aux voitures de reconnaître les dangers potentiels et de réagir en conséquence. Le système d'IA d'un véhicule autonome doit identifier les panneaux de signalisation, les feux de circulation, les pistes cyclables, les autres véhicules, et même les risques tels que les intempéries. Agriculture. L'annotation d'images est une nouvelle application de l'IA dans l'agriculture, mais elle change de manière significative la façon dont les pratiques agricoles fonctionnent. Identifier le bétail ou les cultures endommagées sans besoin d'intervention humaine en amont peut faire gagner du temps, protéger des actifs de culture vitaux, et même réduire les blessures humaines. Sécurité. La reconnaissance faciale devient une partie prévalente des systèmes de sécurité, qui ont tous été entraînés en utilisant des techniques de détection d'objets et de segmentation d'instance. La détection de foule, la vision nocturne, et le mouvement de la circulation utilisent également des outils d'IA pour garder les gens en sécurité et prévenir le crime. Planification urbaine. Les urbanistes peuvent se tourner vers l'annotation d'images pour identifier des emplacements appropriés pour leur nouveau projet d'infrastructure. Les annotateurs peuvent entraîner des machines à distinguer entre les espaces verts, les zones résidentielles, et les quartiers du centre-ville. Cette technologie peut également être utilisée pour les nids-de-poule, ou l'identification des défauts de surface de la route et la gestion du trafic. Regardez toutes ces étiquettes ! Avec l'annotation d'images, les ingénieurs en IA peuvent entraîner des machines à détecter, identifier et catégoriser efficacement les matériaux visuels que les entreprises utilisent chaque jour. Il faut du temps pour mettre en place un ensemble de données de qualité et étiqueter chaque image, mais la machine bien entraînée que vous obtiendrez en vaut la peine.